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Enregistrement W2820100811 · doi:10.1615/critrevphysrehabilmed.2018026183

The Efficacy of Exercise Interventions in Reducing Side Effects in Young Women with Breast Cancer: A Systematic Review and Meta-Analysis

2018· review· en· W2820100811 sur OpenAlexaff
Caroline Anna Head, Alexandra Danks, Tiffany McKinley, Kellie Moher, Jenna Smith‐Turchyn

Notice bibliographique

RevueCritical Reviews in Physical and Rehabilitation Medicine · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychosocialBreast cancerPhysical therapyPsycINFOMeta-analysisQuality of life (healthcare)Psychological interventionRandomized controlled trialMEDLINEPopulationBody mass indexGerontologyCancerInternal medicinePsychiatryEnvironmental healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this article is to determine the effectiveness of exercise interventions to improve body composition, quality of life, bone mineral density, mental health outcomes, cardiovascular outcomes, fatigue, and physical activity levels in young women with breast cancer. A systematic review of randomized controlled trials was performed using Embase, Ovid MEDLINE, PsycINFO, and The Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature. Participants were young women (aged 18−55 years) diagnosed with BC. Eight trials met the inclusion criteria and were assessed using the Cochrane risk of bias tool by two reviewers. Meta-analyses found no significant changes on body composition. Narrative analyses demonstrated inconsistent findings of exercise on bone mineral density, fatigue, and psychosocial outcomes. Positive effects were found for quality of life, cardiovascular outcomes, and physical activity levels. Firm conclusions could not be drawn due to the high heterogeneity, low quality, and limited number of articles available using this population. This suggests that further research is needed to address the impact of exercise on the side effects of breast cancer in young women.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,023
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,363 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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